Wenn man versucht, Probleme zu lösen die in irgendeiner Weise mit der Analyse von nicht numerischen Daten (Texte, Bilder, Ton) zu tun haben kommt man um zwei Dinge nicht herum. Erstens um (wer hätte das gedacht) einen monströsen Haufen an Buzzwords und Akronymen (NLP, CNN, Deep Learning, LSI, Syntaxanalyse …) und zweitens um Vektorräume. […]
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Author Archives: mrupp
Google Translate API mit Python 3.x nutzen
In diesem Post möchte ich kurz ein minimales Beispiel zur Nutzung der Google Translate API via Python 3 zur Verfügung stellen das für alle nützlich ist, die schnell und einfach zu einer Übersetzung kommen wollen. Google empfiehlt im Moment die neueren API Client Libraries zu nutzen um auf Dienste zuzugreifen, das erfordert allerdings die Erzeugung […]
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Kaggle – Data Science als Wettkampf
Was braucht man um ein guter Data Scientist zu werden? Im Grunde das Gleiche wie bei allem Anderen: Lehrer und Übung! Die Webseite Kaggle bietet einem Beides – und fordert dazu noch euren kompetitiven Spieltrieb. Lehrer Ganz im Sinne von Web 2.0 wird der Lehrer ersetzt durch ein soziales Netzwerk, d.h. die anderen Nutzer der Webseite stellen […]
Continue ReadingNeuronales Netzwerk mit PyBrain
Neuronale Netze gelten als eine der modernsten Methoden des maschinellen Lernens, die dahinterliegende Mathematik und Logik schreckt allerdings viele davon ab, sich näher damit zu beschäftigen. Um die grundlegenden Prinzipien zu verstehen reicht allerdings schon das Lesen einiger Einführungen wie bei Wikipedia oder Videos wie dieses bei YouTube. Hat man den Grundaufbau dahinter verstanden kann […]
Continue ReadingTipp: logstash geoip import in Elasticsearch
Gestern hatte ich ein Problem mit der Transformation von IPs zu GeoIPs mit logstash. Im einfachsten Fall genügt es normalerweise, folgenden Code in die logstash Konfiguration im Filterbereich einzufügen: geoip { source => “ip_feld_name” } Was allerdings noch wichtig ist, wenn die Daten in ElasticSearch importiert werden sollen: Der Import-Index muss dem Namensmuster “logstash-*” entsprechen, […]
Continue ReadingKurznachricht: Was ist eigentlich Deep Learning
Wer sich schon immer gefragt hat”Was bedeutet eigentlich Deep Learning?”, “Wozu ist es gut?” und “Wer beschäftigt sich damit?”, dem kann ich die ersten 20 Minuten des folgenden Youtube-Videos empfehlen: Ein echter “Mind Opener”, in dem Steve Juterson, Partner von DJF Ventures, einen kurzen Überblick über die aktuelle Entwicklung gibt. Die restlichen 60 Minuten des […]
Continue ReadingDeep Learning mit Nvidia
Einer der größten Hypes im Machine Learning Bereich ist im Moment sicher “Deep Learning”. Während der Begriff im Forschungsbereich schon lange ein Begriff ist hat der Erfolg von AlphaGo dazu geführt, dass sich jetzt auch die Masse (zum Beispiel ich) ansieht, was es damit auf sich hat. Als Einstieg zum Thema habe ich bei Nvidia einige […]
Continue ReadingSchritt 2: Coursera Kurs – Machine Learning
Bücher sind ein guter Ansatz um sich in ein neues Thema einzuarbeiten und erste Schritte darin zu gehen. Aber sie sind auch passiv und fordern keine Ziele ein. Es fällt zu leicht, einfach ein Kapitel auszulassen oder nach der Hälfte zu denken, jetzt weiß ich alles und der Rest vom Buch ist eigentlich schon klar. […]
Continue ReadingSchritt 1: Buch kaufen
Data Science from Scratch: First Principles with Python Irgendwo muss man ja anfangen und Python ist wohl die Technologie, um die sich im Data Science Bereich alles dreht. Mit R hatte ich im Studium zu tun, aber Python wirkt für reale Probleme irgendwie geeigneter. Ich kenne schon Pakete wie Jupyter, NumPy und IPython, das sollte […]
Continue ReadingLos gehts
Ich habe mich also dazu entschieden, den Fachbereich zu wechseln. 15 Jahre Entwicklung im Web, im Frontend wie im Backend, als Architekt und als Entwicklungsleiter. Ich hätte da weitermachen können! Als Manager eines Teams oder gar als CTO in einem Startup. Job-Angebote gab es einige, gut bezahlt, viel Verantwortung, mit Reisen oder ohne, im In- […]
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